MI Történik?

A kínai MiniMax startup bemutatta az M2.7-et, egy saját fejlesztésű érvelő (reasoning) modellt, amely autonóm módon kezelte saját megerősítéses tanulási fejlesztési munkafolyamatának 30-50 százalékát kutatási ágens-rendszerek építésével, adatfolyamok kezelésével és a programozási teljesítmény optimalizálásával több mint 100 iterációs körön keresztül. A modell 66,6 százalékos éremszerzési arányt ért el az MLE Bench Lite gépi tanulási versenyeken, amivel beérte a Gemini 3.1-et és megközelítette a Claude Opus 4.6 teljesítményét. Az M2.7 ára a MiniMax API-n keresztül 0,30 dollár egymillió bemeneti tokenenként és 1,20 dollár egymillió kimeneti tokenenként; a vállalat állítása szerint ez kevesebb mint egyharmada a GLM-5 költségének azonos intelligenciaszint mellett. A modell több mint 11 fejlesztői eszközzel integrálódik, beleértve a Claude Code-ot, a Cursort és a Zedet; az SWE-Pro szoftvermérnöki benchmarkon 56,22 százalékot ért el, miközben a hallucinációs rátáját 34 százalékra csökkentette a Claude Sonnet 4.6 46 százalékos értékéhez képest. A saját fejlesztésű modellre való áttérés a második olyan eset a közelmúltban, amikor vezető kínai AI startupok eltávolodnak az open-source megjelenésektől (a z.ai GLM-5 Turbo-ja után), ami stratégiai fordulatot jelezhet egy olyan iparági szegmensben, amely korábban a nyílt súlyokról (open weights) volt ismert.